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龙图腾网获悉广东先知大数据股份有限公司申请的专利一种基于大模型的钢轨伤损判断方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120369814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510715646.6，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权一种基于大模型的钢轨伤损判断方法及装置是由吴书睿;鄂俊光;黄智扬;梁帆设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的钢轨伤损判断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大模型的钢轨伤损判断方法及装置，属于人工智能技术领域，该方法首先根据超声信号特征判断的钢轨伤损结果，然后再根据经过历史数据训练的钢轨损伤判断大模型进一步判断，最后对大模型判断的结果中为杂波的结果进行杂波检测校正，得到最终的钢轨损伤判断结果。本发明所述的方法和装置，可以提高钢轨伤损判断的效率和准确度。

本发明授权一种基于大模型的钢轨伤损判断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的钢轨伤损判断方法，其特征在于，包括： 根据超声信号特征判断钢轨的损伤，得到第一判断结果； 根据钢轨历史判伤数据对预设的大模型进行训练得到钢轨损伤判断大模型，将所述第一判断结果输入所述钢轨损伤判断大模型，得到第二判断结果； 对所述第二判断结果进行判伤结果校正，得到最终的判伤结果；所述根据超声信号特征判断钢轨的损伤，得到第一判断结果包括： 确定矩形判伤检测区域，并按照固定步长S移动； 每移动一步提取判伤检测区域的画面，并获取根据超声信号特征判断的初始判伤结果，所述初始判伤结果包括无损伤，核伤，螺孔伤损和轨底异常；其中，矩形判伤检测区域高为H，宽为W； 根据所述初始判伤结果获取伤损区域图像； 所述根据所述初始判伤结果获取伤损区域图像包括： 当所述初始判伤结果为无损伤时，继续下一个检测区域的检测； 当所述初始判伤结果为核伤时，根据第一方式确定伤损区域图像； 当所述初始判伤结果为螺孔伤损时，根据第二方式确定伤损区域图像； 当所述初始判伤结果为轨底异常时，根据第三方式确定伤损区域图像； 其中，所述第一方式、第二方式和第三方式不完全相同； 所述根据第一方式确定伤损区域图像包括： 获取核伤对应的高度hi，得到需要进行检测的伤损区域Oi： 其中为核伤对应的横向截取长度，dh1i＝max0,hi-Δh1为核伤对应的截取下界，uh1i＝minH,hi+Δh1为核伤对应的截取上界，Δh1为核伤对应的纵向截取长度，w1、Δh1为10的倍数； 当uh1i-dh1i2Δh1and时，在截取区域上方增加一块宽为W高为2Δh1-uh1i+dh1i的黑色区域，组成伤损区域图像； 当uh1i-dh1i2Δh1and时，在截取区域下方增加一块宽为W高为2Δh1-uh1i+dh1i的黑色区域，组成伤损区域图像； 其中，i是矩形判伤检测区域的编号； 所述根据第二方式确定伤损区域图像包括： 获取螺孔伤损对应的高度hi，得到需要进行检测的伤损区域Oi； 其中为螺孔伤损对应的横向截取长度，dh2i＝max0,hi-Δh2为螺孔伤损对应的截取下界，uh2i＝minH,hi+Δh2为螺孔伤损对应的截取上界，Δh2为螺孔伤损对应的纵向截取长度，w2、Δh2为10的倍数； 当uh2i-dh2i2Δh2and时，在截取区域上方增加一块宽为W高为2Δh2-uh2i+dh2i的黑色区域，组成伤损区域图像； 当uh2i-dh2i2Δh2and时，在截取区域下方增加一块宽为W高为2Δh2-uh2i+dh2i的黑色区域，组成伤损区域图像； 其中，i是矩形判伤检测区域的编号； 所述根据第三方式确定伤损区域图像包括： 获取轨底异常对应的高度hi，得到需要进行检测的伤损区域Oi； 其中为轨底异常对应的横向截取长度，dh3i＝max0,hi-Δh3为轨底异常对应的截取下界，uh3i＝minH,hi+Δh3为轨底异常对应的截取上界，Δh3为轨底异常对应的纵向截取长度，w3、Δh3为10的倍数； 当uh3i-dh3i2Δh3and时，在截取区域上方增加一块宽为W高为2Δh3-uh3i+dh3i的黑色区域，组成伤损区域图像； 当uh3i-dh3i2Δh3and时，在截取区域下方增加一块宽为W高为2Δh3-uh3i+dh3i的黑色区域，组成伤损区域图像； 其中，i是矩形判伤检测区域的编号。

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